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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  14/07/2017
Data da última atualização:  03/01/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  GOIS, I. B.; BORÉM, A.; CRISTOFANI-YALY, M.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; BASTIANEL, M.; NOVELLI, V. M.; MACHADO, M. A.
Afiliação:  I. B. Gois, Departamento de Fitotecnia, Universidade Federal de Viçosa; A. Borém, Departamento de Fitotecnia, Universidade Federal de Viçosa; M. Cristofani-Yaly, Instituto Agronômico de Campinas, Centro APTA Citros Sylvio Moreira; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; C. F. Azevedo, Departamento de Estatística, Universidade Federal de Viçosa; M. Bastianel, Instituto Agronômico de Campinas, Centro APTA Citros Sylvio Moreira; V. M. Novelli, Instituto Agronômico de Campinas, Centro APTA Citros Sylvio Moreira; M. A. Machado, Instituto Agronômico de Campinas, Centro APTA Citros Sylvio Moreira.
Título:  Genome wide selection in citrus breeding.
Ano de publicação:  2016
Fonte/Imprenta:  Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 4, gmr15048863, Oct. 2016.
DOI:  http://dx.doi.org/10.4238/gmr15048863
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Genome wide selection (GWS) is essential for the genetic improvement of perennial species such as Citrus because of its ability to increase gain per unit time and to enable the efficient selection of characteristics with low heritability. This study assessed GWS efficiency in a population of Citrus and compared it with selection based on phenotypic data. A total of 180 individual trees from a cross between Pera sweet orange (Citrus sinensis Osbeck) and Murcott tangor (Citrus sinensis Osbeck x Citrus reticulata Blanco) were evaluated for 10 characteristics related to fruit quality. The hybrids were genotyped using 5287 DArT_seqTM (diversity arrays technology) molecular markers and their effects on phenotypes were predicted using the random regression - best linear unbiased predictor (rr-BLUP) method. The predictive ability, prediction bias, and accuracy of GWS were estimated to verify its effectiveness for phenotype prediction. The proportion of genetic variance explained by the markers was also computed. The heritability of the traits, as determined by markers, was 16-28%. The predictive ability of these markers ranged from 0.53 to 0.64, and the regression coefficients between predicted and observed phenotypes were close to unity. Over 35% of the genetic variance was accounted for by the markers. Accuracy estimates with GWS were lower than those obtained by phenotypic analysis; however, GWS was superior in terms of genetic gain per unit time. Thus, GWS may be useful for Citr... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  DarT_seq; Molecular markers; Seleção precoce; Selective accuracy.
Thesagro:  Fruta cítrica; Marcador Molecular; Melhoramento vegetal.
Thesaurus Nal:  Citrus; early selection; linkage disequilibrium; Plant breeding.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161818/1/2016-M.Deon-GMR-Genome.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF55888 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoGOIS, I. B.; BORÉM, A.; CRISTOFANI-YALY, M.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; BASTIANEL, M.; NOVELLI, V. M.; MACHADO, M. A. Genome wide selection in citrus breeding. Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 4, gmr15048863, Oct. 2016.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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